文本分类里的维度问题，真的是老大难了。高维特征又多又乱，模型跑得慢不说，准确率还不稳定。粗糙集理论就挺能这个问题的，专门干降维这种脏活累活，精度还不掉。文中讲得挺全，从上近似、下近似这些基础概念，到怎么做知识约简，都说得清清楚楚。

文本特征一多，像VSM 模型那种传统方法就开始吃力了。你用过支持向量机或KNN的应该懂，一不小心就爆内存。用粗糙集前先做停用词过滤和分词，后面再靠它筛关键特征，效率能提升不少。

我觉得这篇 PDF 最实用的地方在后半部分，做了个案例对比实验，直接把传统方法跟粗糙集做的模型效果摆一块，哪种更稳一目了然。你要是项目里正好卡在特征维度上，建议真看看。顺手还能参考下里面推荐的特征选择方法，像信息增益、卡方检验这些，都能搭配粗糙集用。

对了，文末还提到粗糙集可以和朴素贝叶斯、神经网络这些分类器一起搭，效果还不错。就当给模型装个外挂，提升一下底层逻辑。如果你平时对数据挖掘感兴趣，那这个组合思路应该挺有意思。

提醒一句，粗糙集不确定信息是强项，但前期准备要细，特征表达不够清晰的话，后面再降维就有点晚了。你要是刚好在做文本分类，是中文文本的那种，不妨试试用它做下维度压缩。